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[스타터 UP] 스트라드비젼 StradVision

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Friday, May 22, 2020, 12:05:25

StradVision Inc.


회사명 | 주식회사 스트라드비젼 StradVision Inc.
웹사이트 | https://stradvision.com/" target="_blank">https://stradvision.com/
설립일 | 2014.10.
회사구분 | 주식회사⋅비상장 Corporation⋅Unlisted
설립자 | 전봉진(R&D Director)
대표 및 임원 | 김준환(CEO), 제홍모(CTO), 이선영(COO) 
주요서비스 | SVNet 딥러닝 기반 객체 인식 소프트웨어

 


회사소개

 

스트라드비젼은 객체 인식 기술의 업계 선구자로서 완전 자율주행차 대중화를 앞당기고 있습니다. 포항 본사를 비롯하여 서울, 산호세, 도쿄 등 전세계적으로 100명 이상의 직원을 두고 있으며, 딥러닝, 임베디드 플랫폼, 고급 알고리즘 등에 대한 전문성을 바탕으로 매일 발전해나가고 있습니다.

 

개요

 

  • 2014년 설립되어 미국과 한국에 본사 운영중
  • ADAS 및 자율주행차용 딥러닝 기반 사물인식 소프트웨어 개발
  • 중국/독일에서 5개의 자동차 양산 프로젝트가 출시예정이며, 첫 양산은 2019년 8월
  • 75개의 미국 특허 보유 및 79개 추가 출원중 : +4개의 미국외 특허보유 및 68개 추가 출원
  • 임직원 96명 : 데이터, 알고리즘, 플랫폼최적화, 소프트웨어및품질분야(엔지니어총85 명)
  • 2017년 190억불에서 2018년 400만불로 매출 두배 성장 : 94 %는 자동차 고객으로부터 발생
  • 2018년~2025년 평균 연간성장률(CAGR) 74%기대

주요서비스

 

 

 

SVNet External SVNet은 14개 이상의 플렛폼을 통해 물체를 정확하고 안전하게 감지하고 인식할 수 있도록 합니다. SVNet은 TDA2x, V3H, V3M, H3에서 딥러닝 기반 객체 검출 소프트웨어를 최초로 실행한 네트워크입니다. 

 

기능 : 객체검출 / 차선검출 / 주행가능공간검출 / 거리예측 / 서라운드 뷰 모니터링 / 차량 번호판 검출 / 도로 표시 검출 / 동물 검출

 

SVNet Tools 스트라드비젼의 자동 라벨링 시스템은 수작업시 발생하는 오류를 수정하는데 소요되는 대규모 인력과 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 솔루션 입니다. 약 97%의 자동화로 유사 서비스에 비해 5배 이상 빠른 속도로 작업을 처리할 수 있습니다. 또한 SVNet Training Suite를 통해 고객사의 자체 데이터를 내부적으로 활용하고 교육할 수 있어 AI교육의 능률을 높입니다.

 

연혁

 

2019⦁ 11월 시리즈 B 투자 유치
⦁ 10월 ICCV 논문 발표
⦁ 8월 중국 SOP
⦁ 6월 CVPR 논문 발표
⦁ 직원수 100명 달성 / 컨소시엄 CES, NVIDIA GTC, EVS 참여
⦁ Start of Production
2018⦁ 10월 스트라드비젼 미국 법인 설립
⦁ 6월 시리즈 A 투자 유치 – 현대차∙현대모비스∙글로벌브레인, 한화투자증권 등
⦁ 3월 Top Tier 1 Project 수주 / 독일∙중국∙일본∙한국∙미국 다수 프로젝트 시작
⦁ 2월 컨소시엄 TI Design Networks, Automotive World
⦁ Production Contracts Continues
2017⦁ 8월 Pre-A round – LG전자 등
⦁ 1월 외부 Seed투자 유치 – 현대차 등 국내 프로젝트 시작, 일본 컨소시엄 CES, EVS, NVIDIA GTC 참여
⦁ Production Contracts
2016⦁ 6월 CVPR 논문 발표
⦁ 4월 MWC, TI Korea Tech Day, Embedded Vision Summit 등 컨소시엄 참여 
⦁ 1월 CES 참여 / KPMG 오토쇼 / ADAS 솔루션 제공 시작
⦁ Business Development
2015⦁ 12월 현대오토론 수주
⦁ 9월 iCDAR 문자 검출 & 인식 1위
⦁ 4월 ARM Connected Community Embedded Vision Alliance
⦁ 3월 MWC 참여 PD/TDR 데모
⦁ Technology Enhancement
2014⦁ NIPS 2014 논문발표
⦁ 10월 회사설립 (설립자 전봉진)

관련기사

 

• DBR 동아비지니스리뷰 https://dbr.donga.com/article/view/1203/article_no/9303" target="_blank">스트라드비젼의 자율주행기술 전략
• KVIC 마켓워치 중소벤처기업 http://kvic-magazine.co.kr/?p=3683" target="_blank">투자성공사례 자동차 자율주행 소프트웨어 글로벌 포지션을 꿰찬 투자의 정공법 답안지 스트라드비젼(StradVision)
• 월간인물 이선영 coo 인터뷰 http://www.monthlypeople.com/news/articleView.html?idxno=21195" target="_blank">보다 안전한 자율주행 시대, SVNet으로 구현한다

 

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편집국 기자 info@inthenews.co.kr


SK하이닉스, 6세대 HBM 개발 위해 TSMC와 협력

SK하이닉스, 6세대 HBM 개발 위해 TSMC와 협력

2024.04.19 10:02:01

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK하이닉스[000660]가 차세대 HBM 생산과 어드밴스드 패키징 기술 역량을 강화하기 위해 대만 TSMC와 협력하기로 했다고 19일 밝혔습니다. 양사는 2026년 양산 예정인 HBM4(6세대 HBM) 개발을 위해 최근 대만 타이페이에서 기술 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했습니다. SK하이닉스는 "AI 메모리 글로벌 리더인 당사는 파운드리 1위 기업 TSMC와 힘을 합쳐 또 한번의 HBM 기술 혁신을 이끌어 내겠다"며 "고객-파운드리-메모리로 이어지는 3자간 기술 협업을 바탕으로 메모리 성능의 한계를 돌파할 것"이라고 강조했습니다. 양사는 우선 HBM 패키지 내 최하단에 탑재되는 베이스 다이(Base Die)의 성능 개선에 나섭니다. HBM은 베이스 다이 위에 D램 단품 칩인 코어 다이(Core Die)를 쌓아 올린 뒤 이를 TSV 기술로 수직 연결해 만들어집니다. 베이스 다이는 GPU와 연결돼 HBM을 컨트롤하는 역할을 수행합니다. SK하이닉스는 5세대인 HBM3E까지는 자체 공정으로 베이스 다이를 만들었으나 HBM4부터는 로직(Logic) 선단 공정을 활용할 계획입니다. 다이를 생산하는 데 초미세 공정을 적용하면 다양한 기능을 추가할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 성능과 전력 효율 등 고객들의 요구에 부합하는 맞춤형 HBM을 생산한다는 것이 SK하이닉스의 설명입니다. 이와 함께, 양사는 SK하이닉스의 HBM과 TSMC의 'CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)' 기술 결합을 최적화하기 위해 협력하고, HBM 관련 고객사 요청에 공동 대응하기로 했습니다. 'CoWoS'는 TSMC가 특허권을 갖고 있는 고유의 공정으로 특수 기판 인터포저(Interposer) 위에 로직 칩인 GPU/xPU와 HBM을 올려 연결하는 패키징 방식입니다. 김주선 SK하이닉스 사장(AI Infra담당)은 "TSMC와의 협업을 통해 최고 성능의 HBM4를 개발하는 것은 물론, 글로벌 고객들과의 개방형 협업에도 속도를 낼 것"이라며 "앞으로 당사는 고객맞춤형 메모리 플랫폼 경쟁력을 높여 '토털 AI 메모리 프로바이더'의 위상을 확고히 하겠다"고 말했습니다.


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